本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。

还在依赖昂贵且慢的闭源OCR工具？华中科技大学开源的MonkeyOCR文档解析模型，以其超越GPT4o的精度和更快的推理速度，在单机单卡（3090）上即可部署，正颠覆业界认知。本文将深入解析其设计哲学、核心突破——大规模自建数据集，并分享实测体验与避坑指南。

虚拟现实如何改变社交互动？技术加持下的全新社交体验

虚拟现实如何改变影视制作？——从绿幕到沉浸式拍摄

京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。

R语言数据挖掘：从“挖井”到“淘金”

用 Godot 开发像素风《饥荒》的流程

Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具，支持Legacy BIOS和UEFI模式，可直接启动多个ISO文件（无需解压），兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘，拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网：https://www.ventoy.net，GitHub：https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。

用Python爬虫抓取数据并保存为JSON的完整指南

百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。

实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。

本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。

本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。

从零开始搭建大数据平台：屌丝逆袭指南

### 淘口令 API 及相关服务简介 **一、淘口令 API（item_password）** - **功能**：将淘口令转换为商品链接或获取商品信息，支持生成自定义淘口令。 - **申请流程**：注册账号、创建应用、获取凭证、申请权限。 - **调用示例（Python）**：通过签名和请求参数调用接口，生成淘口令。 **二、第三方 API 服务** - **适用场景**：简化开发流程，支持高佣转链、淘口令解析等功能。 - **推荐接口**：万能淘口令生成、淘口令解析真实 URL。

本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥，申请接口权限。接着，通过构建请求、生成签名、调用接口（如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`）及处理响应，实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法，并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。

本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。

在数字化时代，智能应用蓬勃发展，DeepSeek API 作为关键技术之一，提供了强大的自然语言处理能力。本文详细介绍 DeepSeek API，并通过 Python 请求示例帮助开发者快速上手。DeepSeek API 支持文本生成、问答系统、情感分析和文本分类等功能，具备高度灵活性和可扩展性，适用于多种场景。示例展示了如何使用 Python 调用 API 生成关于“人工智能在医疗领域的应用”的短文。供稿者：Taobaoapi2014。

AI项目成败关键不在模型强弱，而在于系统性生存能力：厘清责任边界、接纳不确定性、严控复杂度、建立止损机制、允许模型“不万能”、并在模型成功时保持克制。真正活久的项目，清醒、务实、敬畏现实。

智能体应用的关键不在“能否做”，而在“应放在系统何处”。本文从工程视角指出：智能体应作为被调度的执行模块，嵌入非结构化节点，避免成为中枢大脑。宜用于后台任务、辅助执行，而非前端交互或决策判断。合理位置需满足可降级、可替代、失败成本低等特征，确保系统稳定性。

本文深入浅出解析大模型指令微调核心技术，从“能聊”到“会干”的关键跃迁。通过“教小孩做事”类比，拆解指令微调原理，详解数据格式、质量与策略三要素，提供16G显卡可跑的四步实操流程，并结合效果评估与未来趋势，助力新手快速掌握让大模型精准执行任务的核心方法。

【AI大模型面试宝典】聚焦模型压缩核心技术：量化解析（INT8/INT4/GPTQ/AWQ）、激活量化、稀疏化与知识蒸馏，配实战代码与面试高频题。助你攻克大模型部署难题，精准提升面试竞争力，offer轻松拿！点赞关注，持续更新中～

AI搜索时代，信息分发由GEO优化主导：它通过语义匹配、结构化呈现与可信度背书，让优质内容被AI“选中”。从亲子游到咖啡机推荐，企业、个人皆需掌握这一新规则，重塑信息传播方式，提升曝光效率。

在云原生时代，信任已成为技术发展的基础设施。本文深入剖析为何“信任”决定开源项目、API与云产品的成败，并从行为一致、承诺可验证、错误修复、输出稳定四大技术维度，揭示构建长期信任的实操路径，助力开发者实现可持续增长。

本研究基于YOLOv8模型，针对智能交通与公共安全需求，开展行人车辆多目标检测、计数与跟踪技术研究。通过融合YOLOv8高精度检测与DeepSORT稳定跟踪，实现复杂场景下目标的实时定位、统计与轨迹追踪，提升交通管理效率与公共安全保障能力，推动智慧城市发展。

RAG通过检索与生成结合，提升大模型在企业场景的准确性与可控性。分块策略是其核心，直接影响检索效果与生成质量。本文系统解析五种主流分块方法：固定大小、语义、递归、基于结构及LLM分块，对比其优缺点与适用场景，并提出组合优化建议，助力构建高效、可信的RAG系统。

A2A协议由Google于2025年发起，旨在构建跨厂商AI智能体的标准化通信机制。通过支持gRPC、JSON-RPC及RocketMQ异步通信，实现多智能体高效协同。基于RocketMQ的实现方案提供开箱即用的高可靠通信，支持任务分发、流式交互与状态查询，助力构建开放、可扩展的多智能体系统生态。（238字）

大语言模型（LLM）基于Transformer架构，通过海量文本训练，实现强大语言理解与生成。其核心包括注意力机制、位置编码、嵌入层等，支持万亿级参数与涌现能力，能完成翻译、问答等多任务，展现卓越泛化与推理能力。

ARM 与 x86 之争，已经不是“谁干掉谁”，而是“谁更像未来”

算力不一定越猛越好：聊聊 AI 设备的低功耗算力优化这条现实之路

摘要：特征工程是将原始数据转化为机器学习模型可理解格式的关键步骤，类比于食材烹饪过程。其核心包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、特征转换（标准化、分箱）、特征创造和特征选择。通过员工离职预测案例，展示了如何通过单变量分析（满意度、工作时长分布）、多变量分析（满意度与绩效关系）和业务分析（部门薪资组合）构建有效特征。特征工程能提升模型性能（如使用简单模型获得好效果）、增强可解释性（明确风险因素）并减少数据需求。

一款基于Python+Tkinter开发的免费开源Excel处理工具，支持表格差异比对与错乱行整理，完整保留图片，兼容.xlsx和.csv格式。操作简单，支持自定义比对列、多线程处理，解决日常办公中数据比对、行合并及图片丢失等痛点，适用于各类Excel数据清理场景。（239字）

小红书笔记评论API支持获取评论列表、详情及发布新评论，提供点赞、回复等互动数据，适用于内容分析与用户运营。基于Bearer Token认证，返回JSON格式数据，建议结合分页、异步请求与缓存机制提升效率，遵守调用频率限制，确保采集稳定可靠。

DataWorks是阿里云一站式大数据开发治理平台，支持数据集成、开发、建模、分析、质量监控、服务化及迁移等全链路功能，兼容多种计算引擎，助力企业高效构建数据中台，实现数据资产化与价值挖掘。

Data Agent（数据智能体）正从辅助工具向企业核心数据分析中枢演进，推动“人人都是分析师”的愿景落地。

小红书笔记详情API是开放平台核心接口，用于获取指定笔记的标题、正文、互动数据及多媒体资源，支持内容分析与营销优化。2025年6月起启用v4版，新增视频解析与实时数据推送。需note_id和access_token参数，返回JSON格式数据。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】，涵盖 10 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

淘宝图片搜索API（拍立淘）基于图像识别与深度学习技术，支持通过图片查找相似商品，适用于比价、找同款等场景。提供精准匹配、多参数调节，助力开发者打造智能购物应用，提升搜索效率与用户体验。

K近邻（KNN）是一种基于“物以类聚”思想的监督学习算法，通过计算样本间距离，选取最近K个邻居投票决定类别。支持多种距离度量，如欧式、曼哈顿、余弦相似度等，适用于分类与回归任务。结合Scikit-learn可高效实现，需合理选择K值并进行数据预处理，常用于鸢尾花分类等经典案例。（238字）

KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台，支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署，系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理，并提供学习路径与贡献指南，助你快速掌握云原生AI服务技术。

本指南带你深入 Kubeflow Pipelines 架构，从零掌握 ML 工作流编排。涵盖核心组件、代码结构、开发调试及贡献流程，结合实战练习与学习路径，助你由使用者进阶为贡献者。